Eine gemeinsame Interpretation von Funktionen, Zugriff, Kontext, Preis und Überprüfungsdatum.
| Kriterium | GPT‑6 Astra | Gemini 3.8 Flash | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| Identität und Gültigkeit | |||
| Organisation | OpenAI | Anthropic | |
| API-ID | gpt-6-astra | gemini-3.8-flash | claude-opus-5-5 |
| Zustand | Verfügbar | Stabile GA | Vermögenswert |
| Modelltyp | Text und Begründung | Text und Begründung | Text und Begründung |
| Typen | Text und Begründung | Text und Begründung | Text und Begründung · Code |
| Veröffentlichung | 3. September 2026 | 2. September 2026 | 22 SEP 2026 |
| Wissensstichtag | 30. April 2026 | Nicht in der konsultierten Quelle veröffentlicht | JUN 2026 |
| Profil | Generalistische Grenze | Schnell multimodal | Agentisches Programmieren und Wissensarbeit |
| Kapazität und Modalitäten | |||
| Eingang | Text · Bild | Text · Bild · Video · Audio · PDF | Text · Bild |
| Ausfahrt | Text | Text | Text |
| Kontextfenster | 1.050.000 Tokens | 1.048.576 Eintrittstoken | 1.000.000 Tokens |
| maximale Leistung | 128.000 Tokens | 65.536 Ausgabe-Token | 128.000 Tokens |
| Argumentation | Aufwand low, medium, high, xhigh und max | Stufen low, medium und high | Adaptives Denken · konfigurierbarer Aufwand |
| Relative Latenz | Moderat; abhängig vom Reasoning-Aufwand | Auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgerichtetes Flash-Profil | Mittel |
| Tools und Integration | |||
| Veröffentlichte Tools | Funktionen · Websuche · Dateisuche · Code-Interpreter · Gehostete Shell · Computernutzung · MCP | Funktionen · Websuche · Google Maps · Codeausführung · Computernutzung (Vorschau) · Dateisuche · URL-Kontext | Einsatz von Werkzeugen · Websuche · Codeausführung · Computernutzung |
| Strukturierte Ausflüge | Unterstützt | Unterstützt | Unterstützt |
| Stapelverarbeitung | Kompatibel · 50 % Rabatt | Kompatibel · 50 % Rabatt | Kompatibel · 50 % Rabatt |
| Prompt-Cache | Unterstützt | Unterstützt | Unterstützt |
| Feinabstimmung | Nicht kompatibel | Nicht in der konsultierten Quelle veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Standardpreis der API | |||
| Eintrittspreis | 10,00 USD / 1 M Tokens | 0,75 USD / 1 Mio. Token | 4,00 USD / 1 M tokens |
| Eingabe aus dem Cache | 1,00 USD / 1 M Tokens | 0,075 USD / 1 M Tokens | 0,20 USD / 1 M tokens |
| Schreiben oder Speichern im Cache | 12,50 USD / 1 M Tokens | 0,50 USD / 1 M Tokens pro Speicherstunde | 5,00 USD / 1 M Tokens |
| Startpreis | 50,00 USD / 1 M Tokens | 3,75 USD / 1 Mio. Token | 20,00 USD / 1 M tokens |
| Batch-Eingabe | 5,00 USD / 1 M Tokens | 0,375 USD / 1 M Tokens | Nicht veröffentlicht |
| Batch-Ausgabe | 25,00 USD / 1 M Tokens | 1,875 USD / 1 M Tokens | Nicht veröffentlicht |
| Relevante Bedingungen | Anfragen mit mehr als 272.000 Eingabe-Tokens unterliegen Preisaufschlägen; Tools können Kosten pro Aufruf hinzufügen. | Einführungspreise bis zum 31. Dezember 2026; ab 2027 verdoppeln sich die Standardtarife. | Konsultieren Sie die Primärquelle, bevor Sie eine Bereitstellung budgetieren. |
| Verfügbarkeit | |||
| Zugangsmodell | Kostenpflichtig proprietär | Kostenpflichtig proprietär | Kostenpflichtig proprietär |
| Lizenz | Proprietär | Proprietär | Proprietär |
| Einsatz | Gehostete API | Gehostete API | Gehostete API |
| Zugangskanäle | OpenAI API · Responses, Chat Completions und Batch | Gemini API · Google AI Studio · stabile Version | Claude API und zugehörige Clouds |
| Verifizierte Plattformen | OpenAI API | Gemini API · Google AI Studio | Claude API · Amazon Bedrock · Google Cloud · Microsoft Foundry |
| Veröffentlichte Benchmarks | |||
| Terminal-Bench Science 0.1 | 64,6 %Genauigkeit · Prüfen Sie die Bedingungen in der verlinkten Quelle.Quelle öffnen ↗ | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht |
| GPQA Diamond | 96,0 %Genauigkeit · Prüfen Sie die Bedingungen in der verlinkten Quelle.Quelle öffnen ↗ | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht |
| BenchCAD | 95,9 %Geometrische Überlappung · Prüfen Sie die Bedingungen in der verlinkten Quelle.Quelle öffnen ↗ | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht |
| Artificial Analysis Intelligence v4.1 | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | 50,2Index · Prüfen Sie die Bedingungen in der verlinkten Quelle.Quelle öffnen ↗ | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht |
| GDPval-AA v2 | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | 1.348,8Elo · Prüfen Sie die Bedingungen in der verlinkten Quelle.Quelle öffnen ↗ | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht |
| Terminal-Bench 4.0 | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | 66,4 %Genauigkeit · Prüfen Sie die Bedingungen in der verlinkten Quelle.Quelle öffnen ↗ |
| GDPval-AA v2.1 | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | Kein vergleichbares Ergebnis veröffentlicht | 1.846Elo · Prüfen Sie die Bedingungen in der verlinkten Quelle.Quelle öffnen ↗ |
| Verifiziert | |||
| Primärquelle | Offizielles Datenblatt von GPT‑6 Astra ↗ | Offizielles Profil von Gemini 3.8 Flash ↗ | Offizielle Dokumentation ↗ |
i «Nicht veröffentlicht» bedeutet, dass die konsultierten Primärquellen diese Angabe nicht bieten. Inferama füllt Lücken nicht durch Schätzungen.
i Benchmarks behalten die veröffentlichte Metrik und die Bedingungen bei. Ein Ergebnis mit Tools, mehr Versuchen, einem anderen Aufgabensatz oder einem anderen Harness ist kein direkter Vergleich.
Eine Anfrage mit 1 Million Eingabe-Tokens und 250.000 Ausgabe-Tokens, ohne Cache oder Tools.
i Dies ist ein Rechenbeispiel, keine Kostenschätzung pro Aufgabe. Reasoning, Cache, Tools, Wiederholungsversuche und Kontextstufen können die Rechnung verändern.
Das leistungsfähigste Modell ist nicht immer das passendste System für einen konkreten Ablauf.
Schließe zuerst aus, was deine Modalität, deinen Kontext, dein Tool, deine Region oder dein Höchstbudget nicht unterstützt.
Vergleiche Qualität, Latenz, Fehlerrate und Wiederherstellung anhand realer Fälle und eines stabilen Bewertungsrasters.
Umfasst Tool-Aufrufe, Suchen, Cache, Überwachung, Wiederholungsversuche und die Kosten zur Fehlerbehebung.
Preise und Limits ändern sich. Prüfe das Datum und öffne die Primärquelle, bevor du buchst oder migrierst.
Technische Dokumentation, Preise, Status und Transparenz jedes Anbieters.
Eine technische Analyse der Frage, wie sich Bolmo 1B Stage 1 und Bolmo 7B Stage 1 lokal ausführen und vergleichen lassen. Das Entscheidungsraster berücksichtigt Hardwareanforderungen, Datenisolierung und Inferenzkosten und trennt bestätigte Spezifikationen klar von Messwerten, die empirisch überprüft werden müssen.
15 Okt 2026 ↗
Es liegen keine verifizierten Ergebnisse eines gemeinsamen Tests dieser Modelle für die Klassifizierung, Extraktion und Eskalation von Supportanfragen vor. Dieser Leitfaden schlägt ein reproduzierbares Prüfverfahren vor, das allgemeine Benchmarks nicht mit Ergebnissen im operativen Einsatz verwechselt.
05 Okt 2026 ↗
Es liegen keine Ergebnisse eines direkten Vergleichslaufs vor, anhand derer sich ein Sieger bestimmen ließe. Stattdessen bietet dieser Artikel ein reproduzierbares Protokoll, um Patchqualität, Regressionen, Kosten und Zeit unter vergleichbaren Bedingungen zu messen und festzulegen, welche Evidenz ein Team vor der Entscheidung benötigt.
28 Sep 2026 ↗
Eine modulare Kette aus Spracherkennung, DeepSeek V4.1 Flash und Eleven v3 ist nicht dasselbe wie ein Full-Duplex-Sprachmodell. Dieser Leitfaden schlägt vor, beide Systeme durchgängig zu vergleichen, ohne aus einzelnen Spezifikationen vorab einen Sieger abzuleiten.
26 Sep 2026 ↗
Ein sinnvoller Vergleich von DeepSeek R1 und DeepSeek V3.2 beginnt nicht mit einem veröffentlichten Benchmark, sondern mit einer eigenen Aufgabe, einem eingefrorenen Korpus und einer expliziten Definition wesentlicher Fehler. Dieses Protokoll zeigt, wie sich messen lässt, ob die zusätzliche Deliberation von R1 Fehler und menschliche Nacharbeit senkt oder ob V3.2 denselben Schwellenwert mit geringerer Latenz, geringerem Verbrauch und weniger Integrationsaufwand erreicht.
22 Sep 2026 ↗
Ein Modellwechsel verbessert einen Unternehmensassistenten nicht zwangsläufig. Dieser Vergleich liefert ein reproduzierbares Protokoll, um zu prüfen, ob Command A+ gegenüber Command R 08-2024 einen Nettogewinn bringt, wenn beide mit demselben Korpus, Retriever, Ausgabevertrag und derselben menschlichen Prüfung arbeiten.
22 Sep 2026 ↗